逐句解释下列代码：%% LSTM模型参数设置 maxEpochs = 200; miniBatchSize = 600; options = trainingOptions('adam', ... 'InitialLearnRate', 0.01, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... 'LearnRateDropPeriod', 80, ... 'ExecutionEnvironment', 'cpu', ... 'GradientThreshold', 2, ... 'MaxEpochs', maxEpochs, ... 'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... 'SequenceLength', 'longest', ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', false, ... 'Plots', 'none'); % 设为none不显示训练过程，设为training-progress则显示

设置 LSTM 模型的训练参数，具体解释如下：

- maxEpochs：最大训练轮数为 200。
- miniBatchSize：每次训练时的批次大小为 600。
- options：训练选项，采用 Adam 优化器，初始学习率为 0.01，学习率调度方式为分段衰减，每个衰减周期为 80，衰减因子为 0.1，使用 CPU 进行训练，梯度阈值为 2，最大训练轮数为 maxEpochs，每个批次的序列长度为最长的序列长度，每一轮训练时打乱数据，不显示训练过程，不绘制训练过程的图表。

注：这是使用 Matlab 的深度学习工具箱进行 LSTM 模型的训练，上述参数是在训练过程中进行调整的。其中，Adam 优化器是常用的梯度下降方法之一，其具有自适应学习率的特性。学习率调度方式采用分段衰减，即训练一定周期后，学习率会按照一定的规则进行调整，这样可以帮助模型更好地收敛。梯度阈值的设置可以防止梯度爆炸的问题。

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maxEpochs = 50; miniBatchSize = 27; options = trainingOptions('adam', ... %求解器为 'adam'。 'ExecutionEnvironment','cpu', ... % 定为 'cpu'，设定为'auto'表明使用GPU。 'GradientThreshold',1, ... %梯度阈值为 1。 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大轮数为 50。 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... % 27 作为小批量数。 'SequenceLength','longest', ... %填充数据以使长度与最长序列相同，序列长度指定为 'longest'。 'Shuffle','never', ... %数据保持按序列长度排序的状态，不打乱数据。 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); %训练LSTM网络 net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); %测试LSTM网络 >> miniBatchSize = 27;YPred = classify(net,XTest, ... 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... 'SequenceLength','longest'); 错误使用 SeriesNetwork/classify (第 577 行) 不支持回归网络。请改用 predict。

这个错误提示说明您正在使用回归网络，而classify函数只支持分类网络。建议改用predict函数进行预测操作，代码如下：

YPred = predict(net,XTest, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'SequenceLength','longest');

这里的predict函数支持回归网络和分类网络，可以用于预测操作。

逐行解释这段代码：numHiddenUnits = 62;%第一层维度 % a fully connected layer of size 50 & a dropout layer with dropout probability 0.5 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层 lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层 fullyConnectedLayer(95)%链接层 dropoutLayer(0.3)%遗忘层 fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层 regressionLayer];%回归层 % Specify the training options. % Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam' maxEpochs =60;%最大迭代次数 miniBatchSize = 2;%最小批量(数据量较大故用minibatch) % the learning rate == 0.01 % set the gradient threshold to 1 % set 'Shuffle' to 'never' options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0); %不输出训练过程

逐行解释如下：

1. `numHiddenUnits = 62;%第一层维度`：定义LSTM层的输出维度为62。

2. `layers = [ ...`：定义神经网络的层，包括输入层、LSTM层、全连接层、dropout层和回归层。使用方括号和省略号表示该变量分布在多行，方便代码阅读。

3. `sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层`：定义输入层，输入数据为时间序列数据，输入特征的数量为numFeatures。

4. `lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层`：定义LSTM层，输出维度为numHiddenUnits，并且输出的模式为序列。

5. `fullyConnectedLayer(95)%链接层`：定义全连接层，输出维度为95。

6. `dropoutLayer(0.3)%遗忘层`：定义dropout层，以概率0.3随机丢弃神经元。

7. `fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层`：定义全连接层，输出维度为numResponses。

8. `regressionLayer];%回归层`：定义回归层，用于回归任务。

9. `% Specify the training options.`：指定训练选项。

10. `% Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam'`：使用adam优化器，进行60次迭代训练，每次迭代使用大小为miniBatchSize的mini-batch数据。

11. `maxEpochs =60;%最大迭代次数`：最大迭代次数为60。

12. `miniBatchSize = 2;%最小批量(数据量较大故用minibatch)`：每个mini-batch的大小为2，用于减少内存占用和加速训练。

13. `% the learning rate == 0.01`：学习率初始值为0.01。

14. `% set the gradient threshold to 1`：设置梯度阈值为1，用于避免梯度爆炸。

15. `% set 'Shuffle' to 'never'`：设置数据不进行打乱顺序。

16. `options = trainingOptions('adam', ...`：使用adam优化器，同时设置最大迭代次数、最小批次、初始学习率、梯度阈值、是否打乱数据顺序、是否输出训练进度等训练选项。

17. `'Plots','training-progress',...`：设置训练过程中输出训练进度的图表。

18. `'Verbose',0);`：设置训练过程中不输出详细信息。